Een typisch machine learning project doorloopt meestal deze stappen:
- Gegevensverzameling
Het begint met het verzamelen van de data die we nodig hebben om het model te trainen. Dit zijn de voorbeelden waarmee het model patronen gaat leren herkennen. Bijvoorbeeld foto’s, teksten, of klantgegevens. Hoe meer relevante data we hebben, hoe beter.
- Trainingsproces
Vervolgens gebruiken we de data om het model te trainen. We voeden de voorbeelden in het model, dat seine vergelijkingen en parameters aanpast om de voorbeelden goed te kunnen voorspellen. Dit gaat iteratief: het model past zich steeds een beetje aan en wordt zo steeds nauwkeuriger.
- Model evaluatie
Voordat we het model echt gaan gebruiken, evalueren we hoe goed het werkt op voorbeelden die het nog nooit gezien heeft. Dit noemen we de testdata. Zo controleren we dat het model ook echt generaliseert naar nieuwe data, en niet alleen de trainingsvoorbeelden heeft gememoriseerd.
- Deployment
Als het model goed presteert, kunnen we het implementeren in bijvoorbeeld een app of website om echte gebruikersvoorspellingen te doen. We moeten het model wel blijven monitoren en updaten als de data in de loop der tijd verandert.
Dus in summary: we verzamelen data, trainen een model, testen het grondig, en deployen het uiteindelijk om waarde te creëren voor gebruikers. Door het proces goed te volgen kunnen we effectieve ML-modellen bouwen.
